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KI zum Entwurf von Antriebssteuerchips

Bodenheim/Aachen/Erfurt, 31.03.2020. Am 24. März 2020 trafen sich die Partner iC-Haus GmbH Bodenheim, CENTITECH GmbH Aachen und IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH (IMMS GmbH), Institutsteil Erfurt, in einem virtuellen Kick-off-Meeting, um Details zu dem am 1. Januar 2020 gestarteten dreijährigen und vom BMBF geförderten Forschungs- und Entwicklungsprojekt „Künstliche Intelligenz für den Entwurf von mikroelektronischen Antriebssteuerchips als Schlüsselprodukte für Industrie 4.0 (KI-EDA)“ zu besprechen.

Ziel des von der iC-Haus GmbH geleiteten Verbundprojekts KI-EDA ist es, die Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz (KI) für den schnellen und zuverlässigen Entwurf von maßgeschneiderten Encoder- und Sensorchips zu erschließen. Solche mikroelektronischen Systeme werden für neuartige intelligente, autonome Produktionssysteme benötigt, die Daten sicher und dezentral analysieren und damit Fertigungsszenarien prognostizieren und verbessern können.  

Mit Encoder- und Sensorchips werden beispielsweise Drehbewegungen an Maschinen erfasst und in elektronische Signale für die digitale Verarbeitung umgewandelt. Diese Chips werden für Produktionsanlagen und -prozesse individuell angepasst und werden immer leistungsfähiger und komplexer. Der Entwurf und die Verifikation der Chips stößt mit herkömmlichen Methoden der elektronischen Design-Automation (EDA) an Grenzen und ist in weiten Teilen durch das Erfahrungswissen von Design-Ingenieuren geprägt. Im Projekt KI-EDA wird daher an KI-unterstützten Methoden der Entwurfsautomatisierung und an einem Baukastensystem für das Chipdesign gearbeitet. Individuelle Funktionen sollen sich in Form von Funktionsblöcken mit kurzen Designzeiten und geringer Fehlerquote schnell und kostengünstig auswählen, kombinieren, simulieren und in ein für die geplante Anwendung maßgeschneiderten Encoder- bzw. Sensorchip überführen lassen. Weiterhin wird es damit möglich, neue Funktionalitäten wie z. B. KI-basierte Predictive-Maintenance-Lösungen flexibel und schnell zu realisieren. Fehler im Entwurf und damit zeitaufwändige Redesigns sollen auf diese Weise reduziert werden. Es wird angestrebt, die Entwicklungszeit von kundenspezifischen Chips um bis zu zwei Drittel zu senken.

 

Die iC-Haus GmbH als weltweit führender Anbieter von optischen und magnetischen Encoder-Chips und die CENTITECH GmbH als Entwicklungsspezialist innerhalb der FRABA Gruppe für elektronische und mechanische Produkte für die Industrieautomation werden ihre Expertise bündeln, um intelligente Funktionen und energieautarke Lösungen für die neuen mikroelektronischen Systeme zu erforschen, zu realisieren und in anwendungsnahen Demonstratoren zu charakterisieren. Damit sollen die für einen flächendeckenden und breiten Einsatz in I4.0-Produktionsumgebungen erforderlichen Eigenschaften gewährleistet werden. Zudem stellen die Partner sicher, dass die Systeme in hohen Stückzahlen gefertigt werden können.

 

Das IMMS wird Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) für ihre Anwendbarkeit im Chip-Design (EDA) erforschen und in ein neuartiges Designer-Assistenzsystem überführen, um die Entwurfsprozesse effizienter zu gestalten und zu beschleunigen. Die neu zu erforschenden ML-Methoden werden vor allem einer schnellen Entwurfsabsicherung dienen und damit die Designsicherheit erhöhen. Sie zielen insbesondere auf die modellbasierte Fehlersuche ab und sollen die Komplexität bei der Arbeit mit IP-Bibliotheken, d. h. mit Sammlungen von vorhandenen Schaltungskomponenten bzw.  Elektronikblöcken, reduzieren. Neue Chips lassen sich so im Baukastensystem zusammenzusetzen. Darüber hinaus wird das IMMS „Smart-Models“ erforschen und realisieren. Erstmals werden damit Modelle dank neuer Algorithmik in die Lage versetzt, ihren eigenen Gültigkeitsbereich rechnerisch zu überprüfen und damit falsch-positive Verifikationsergebnisse auszuschließen.

 

Förderung: Das Projekt KI-EDA wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Maßnahme „Mikroelektronik für Industrie 4.0 (ElektroniK I4.0)“ unter der Verbundnummer es2eli4001 gefördert.

 

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